Strategies of composition and improvisation

O número inicial de medidas é de 69 medidas, sendo 51 do construto risco e 18 medidas do construto desempenho. A tabela que se encontra no Anexo D apresenta a média aritmética, a mediana, o desvio padrão e o coeficiente de variação de Pearson, para cada uma das medidas, envolvendo as 234 empresas componentes da amostra e os valores estão expressos numa escala Likert de 1 a 7. O desvio padrão mede o grau de variabilidade dos dados em torno da média, enquanto o coeficiente de variação de Pearson mede o grau de variabilidade dos dados em percentagem de afastamento em relação à média. Em termos práticos, se CV (%) < 30%, a

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distribuição é dita homogênea e os dados estão concentrados em torno da média. Se CV (%) > 30%, a distribuição é dita heterogênea, e os dados estão dispersos em torno da média, mostrando a variabilidade existente entre os respondentes com relação a forma de avaliar uma referida medida (MARTINS; THEÓPHILO, 2007). A razão para a exclusão das variáveis pelo coeficiente de variação é que as variáveis com CV > 30% podem causar instabilidade nos parâmetros das equações canônicas (HAIR, 2005). Foram encontrados 12 CVs com variação maior do que 30%. Assim, foram excluídas 12 medidas e permaneceram 57 delas. Entretanto, ainda existia a impossibilidade de uso da correlação canônica. Assim existe a necessidade de aplicação da análise fatorial.

Após a aplicação da análise fatorial nas variáveis do mesmo construto, foram excluídas aquelas que apresentaram correlações menores do que 0,5 ou comunalidade menor do que 0,7. Foram eliminadas outras 36 medidas, restando 21 outras medidas, sendo 16 referentes ao construto risco e 5 referentes ao construto desempenho. Um resumo é apresentado no Anexo F. Em síntese, esta análise exploratória dos dados, em função dos resultados recomendou a permanência das seguintes variáveis: AMB7, REL1, REL2, INF1, INF3, REC4, INP1, DEM4, SUP3, SUP7, SUP8, ESC1, ESC2, PID2, PID3, PES2 do construto risco e DC1, DC2, DPI2, DPI3 e DIA5 do construto desempenho.

Considerando que o número de observações (n = 234 empresas) é pelo menos 10 vezes o total de variáveis (n = 21 medidas dos construtos selecionados) o pressuposto para a correlação canônica foi atendido.

Na sequência, aplicou-se novamente a técnica de análise fatorial por componentes principais visando avaliar as inter-relações entre os 16 construtos de risco e entre os 5 construtos de desempenho selecionados na primeira etapa.

Com base na matriz de correlação de Pearson dos 16 construtos de risco selecionados, aplicou-se a técnica de análise fatorial, com o objetivo de identificar um número menor de fatores que apresentassem, aproximadamente, o mesmo total de informação expresso pelas variáveis originais. Nesta segunda fase se utilizaram os seguintes critérios:

a) a eliminação das variáveis cuja comunalidade fosse menor que 0,50;

b) com as variáveis remanescentes, determinou-se o número de fatores através dos autovalores (eingevalue) cujo valor fosse superior a 1,0, ficando, portanto, retidos apenas aqueles fatores que tiveram uma explicação maior do que uma variável pode explicar isoladamente;

c) através da matriz dos fatores rotacionada pelo método Varimax, tornou-se possível identificar as variáveis com cargas fatoriais altas no fator, identificando-se, assim, as variáveis componentes de cada fator.

A Tabela 11 apresenta as comunalidades dos 16 construtos.

Tabela 11 - Comunalidades das medidas de risco

A Tabela 12 apresenta os autovalores e a percentagem da variância total explicada pelos dois fatores comuns retidos. Observa-se que as 16 medidas foram agrupadas em dois fatores explicando 59,18% da variância total das 16 medidas originais.

Tabela 12 - Autovalores e percentagem da variância total Fatores Autovalores % Variância % Acumulada

1 6,92 43,23 43,23 2 2,55 15,95 59,18 3 0,99 6,16 65,34 4 0,96 6,00 71,34 5 0,81 5,08 76,42 6 0,65 4,04 80,46 7 0,51 3,21 83,68 8 0,44 2,78 86,45 9 0,41 2,54 88,99 10 0,34 2,11 91,10 11 0,33 2,04 93,14 12 0,30 1,89 95,03 13 0,28 1,76 96,79 14 0,22 1,38 98,17 15 0,16 1,01 99,18 16 0,13 0,82 100,00

Duas medidas (REC1 e ESC3) foram excluídas por apresentarem comunalidade menor do que 50%. Das 14 medidas que restaram, foram obtidas as correlações, as comunalidades, os testes KMO e de esfericidade de Bartlett, os autovalores e a percentagem da variância total

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explicada pelos dois fatores comuns retidos e a matriz dos carregamentos fatoriais rotacionada pelo método Varimax com normalização de Kaiser.

A Tabela 13 apresenta a matriz de correlação de Pearson, onde a correlação maior do que 0,50 entre os dois construtos, representa uma correlação de moderada a forte, e estatisticamente significante, revelando inter-relacionamento entre os riscos.

Tabela 13 - Matriz de correlação de Pearson para o construto risco

AMB7 REL1 INF1 INF3 INP1 DEM4 SUP3 SUP7 SUP8 ESC1 ESC2 PID2 PID3 PES2

AMB7 1,00 0,66 0,70 -0,55 -0,06 0,55 0,29 0,48 0,63 0,79 0,60 -0,07 0,57 0,62 0,00 0,00 0,00 0,33 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,31 0,00 0,00 REL1 0,66 1,00 0,50 -0,57 -0,18 0,27 0,35 0,50 0,39 0,69 0,61 -0,19 0,47 0,43 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 INF1 0,70 0,50 1,00 -0,56 -0,08 0,36 0,34 0,52 0,42 0,64 0,57 -0,11 0,42 0,44 0,00 0,00 0,00 0,00 0,24 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,00 0,00 INF3 -0,55 -0,57 -0,56 1,00 0,24 -0,27 -0,51 -0,60 -0,33 -0,64 -0,57 0,27 -0,31 -0,32 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 INP1 -0,06 -0,18 -0,08 0,24 1,00 0,25 -0,42 -0,36 -0,05 -0,31 -0,28 0,68 0,07 0,07 0,33 0,01 0,24 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,43 0,00 0,00 0,00 0,29 0,29 DEM4 0,55 0,27 0,36 -0,27 0,25 1,00 -0,06 0,16 0,55 0,36 0,33 0,31 0,45 0,53 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 SUP3 0,29 0,35 0,34 -0,51 -0,42 -0,06 1,00 0,50 0,09 0,45 0,42 -0,39 0,16 0,22 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,36 0,00 0,00 0,17 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 SUP7 0,48 0,50 0,52 -0,60 -0,36 0,16 0,50 1,00 0,25 0,54 0,48 -0,36 0,16 0,38 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,02 0,00 SUP8 0,63 0,39 0,42 -0,33 -0,05 0,55 0,09 0,25 1,00 0,59 0,50 -0,05 0,41 0,44 0,00 0,00 0,00 0,00 0,43 0,00 0,17 0,00 0,00 0,00 0,00 0,44 0,00 0,00 ESC1 0,79 0,69 0,64 -0,64 -0,31 0,36 0,45 0,54 0,59 1,00 0,73 -0,31 0,55 0,56 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 ESC2 0,60 0,61 0,57 -0,57 -0,28 0,33 0,42 0,48 0,50 0,73 1,00 -0,29 0,47 0,49 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 PID2 -0,07 -0,19 -0,11 0,27 0,68 0,31 -0,39 -0,36 -0,05 -0,31 -0,29 1,00 0,05 0,12 0,31 0,00 0,09 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,44 0,00 0,00 0,00 0,49 0,08 PID3 0,57 0,47 0,42 -0,31 0,07 0,45 0,16 0,16 0,41 0,55 0,47 0,05 1,00 0,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,29 0,00 0,01 0,02 0,00 0,00 0,00 0,49 0,00 0,00 PES2 0,62 0,43 0,44 -0,32 0,07 0,53 0,22 0,38 0,44 0,56 0,49 0,12 0,50 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,29 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,08 0,00

A Tabela 14 apresenta as comunalidades dos 14 construtos selecionados na segunda etapa. Observa-se que todos os construtos apresentam comunalidade Ci > 0,50, apresentando mais de variância comum do que de variância específica.

Tabela 14 - Comunalidade dos 14 construtos do risco Variável Comunalidade AMB7 0,8072 REL1 0,5924 INF1 0,5809 INF3 0,5988 INP1 0,6683 DEM4 0,6667 SUP3 0,5332 SUP7 0,5740 SUP8 0,5080 ESC1 0,8244 ESC2 0,6662 PID2 0,6875 PID3 0,5131 PES2 0,5825

A Tabela 15 apresenta os testes de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) e de esfericidade de Bartlett. O teste KMO apresentou valor 0,89 indicando que o grau de ajuste ao modelo de análise fatorial é bom, enquanto que o teste de esfericidade de Bartlett apresentou valor p < 0,01, rejeitando a hipótese nula de que a matriz de correlação é uma matriz identidade e que não existe correlação entre as variáveis.

Tabela 15 - Teste KMO e de Bartlett

KMO 0, 894248559

Esfericidade de Bartlett - Qui-Quadrado 1989, 923858

G.L. 91

Valor p 0,0000

A Tabela 16 mostra os autovalores e a percentagem da variância total explicada pelos dois fatores comuns. Observa-se que os dois fatores retidos explicaram 62,88% da variância total das 14 variáveis.

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Tabela 16 - Autovalores e a percentagem da variância total explicada pelos fatores comuns Fatores Autovalores % Variância % Acumulada

1 6,30 45,00 45,00 2 2,50 17,88 62,88 3 0,88 6,30 69,18 4 0,70 5,02 74,20 5 0,61 4,37 78,56 6 0,50 3,61 82,17 7 0,47 3,38 85,55 8 0,42 2,97 88,52 9 0,38 2,72 91,24 10 0,33 2,35 93,59 11 0,29 2,10 95,69 12 0,27 1,94 97,64 13 0,19 1,37 99,00 14 0,14 1,00 100,00

A Tabela 17 apresenta as 14 variáveis que deram origem aos dois fatores comuns e a matriz de correlações das variáveis com os fatores, rotacionada pelo método Varimax com normalização de Kaiser.

Tabela 17 - Variáveis e fatores comuns do construto de risco Variável F1 F2 AMB7 0,8798 0,1820 REL1 0,6688 0,3810 INF1 0,7079 0,2826 INF3 -0,5662 -0,5275 INP1 0,1099 -0,8101 DEM4 0,7381 -0,3491 SUP3 0,2269 0,6941 SUP7 0,4424 0,6151 SUP8 0,7125 0,0204 ESC1 0,7794 0,4658 ESC2 0,6848 0,4441 PID2 0,1182 -0,8207 PID3 0,7148 -0,0472 PES2 0,7624 -0,0345

As correlações da Tabela 17 indicam as variáveis mais correlacionadas com cada fator e, consequentemente, entre si. O fator 1 está correlacionado positivamente com as variáveis AMB7, REL1, INF1, DEM4, SUP8, ESC1, ESC2, PID3 e PES2 e negativamente com INF3 e explica cerca de 45,00% da variância total do conjunto original.

O fator 2 está correlacionado positivamente com SUP3 e SUP7 e negativamente com INP1 e PID2 e explica 17,88% da variância total do conjunto original.

Os resultados apontam na direção de que as variáveis de risco AMB7, REL1, INF1, DEM4, SUP8, ESC1, ESC2, PID3, PES2, INF3, SUP3 e SUP7, INP1 e PID2 apresentam inter- relacionamento para a amostra considerada e representam o construto risco nas cadeias de suprimentos para a amostra considerada. O resultado confirma e dá apoio a hipótese 1.

Com relação ao construto desempenho, a partir da matriz de correlação de Pearson dos 5 construtos selecionados, aplicou-se a técnica de análise fatorial, com o objetivo de identificar um número menor de fatores que apresentassem aproximadamente o mesmo total de informação expresso pelas variáveis originais.

Da mesma forma que se procedeu para o construto risco, com o objetivo de reduzir o número de variáveis a um número menor de fatores, utilizaram-se os seguintes critérios:

a) processaram-se os dados com todas as variáveis e eliminaram-se aquelas cuja comunalidade (proporção da variância total de cada variável que é explicada pelo conjunto de fatores comuns) fosse menor que 0,50;

b) com as variáveis remanescentes, determinou-se o número de fatores através dos autovalores (valores próprios da matriz de correlação, raiz característica ou eingevalue) cujo valor fosse superior a 1,0, ficando, portanto, retidos apenas aqueles fatores que tiveram uma explicação maior do que uma variável pode explicar isoladamente;

c) através da matriz dos fatores rotacionada pelo método Varimax tornou-se possível identificar as variáveis com cargas fatoriais altas no fator, identificando-se, assim, as variáveis componentes de cada fator.

A Tabela 18 apresenta a matriz de correlação de Pearson. Valores maiores do que 0,5 representam uma correlação de moderada a forte, e estatisticamente significante.

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Tabela 18 - Matriz de correlação de Pearson e valor p do construto desempenho

DC1 DC2 DPI2 DPI3 DIA5

DC1 1,0000 -0,6030 0,1775 0,0943 0,3274 Vlor p 0,0000 0,0065 0,1503 0,0000 DC2 -0,6030 1,0000 -0,3043 -0,2460 -0,5430 Vlor p 0,0000 0,0000 0,0001 0,0000 DPI2 0,1775 -0,3043 1,0000 0,6332 0,2503 Vlor p 0,0065 0,0000 0,0000 0,0001 DPI3 0,0943 -0,2460 0,6332 1,0000 0,2804 Vlor p 0,1503 0,0001 0,0000 0,0000 DIA5 0,3274 -0,5430 0,2503 0,2804 1,0000 Vlor p 0,0000 0,0000 0,0001 0,0000

A Tabela 19 apresenta as comunalidades dos 5 construtos de desempenho selecionados na segunda etapa. Observa-se que todos os construtos apresentam comunalidade Ci > 0,50, apresentando mais de variância comum do que de variância específica.

Tabela 19 - Comunalidades do construto desempenho Variável Comunalidade DC1 0,6957 DC2 0,7982 DPI2 0,7899 DPI3 0,8244 DIA5 0,5458

A Tabela 20 apresenta os testes de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) e de esfericidade de Bartlett. O teste KMO apresentou valor 0,64 indicando que o grau de ajuste ao modelo de análise fatorial é bom, enquanto que o teste de esfericidade de Bartlett apresentou valor p < 0,01, rejeitando a hipótese nula de que a matriz de correlação é uma matriz identidade e que não existe correlação entre as variáveis.

Tabela 20 - Resultado dos testes KMO e Bartlett

KMO 0,635118308

esfericidade de Bartlett - Qui-Quadrado 335,6438891

G.L. 10

A Tabela 21 mostra os autovalores e a percentagem da variância total explicada pelos dois fatores comuns. Observa-se que os dois fatores retidos explicaram 73,08% da variância total das 5 variáveis.

Tabela 21 - Autovalores e variância construto desempenho Fatores Autovalores % Variância % Acumulada

1 2,40 47,99 47,99

2 1,25 25,09 73,08

3 0,66 13,21 86,29

4 0,36 7,16 93,45

5 0,33 6,55 100,00

A Tabela 22 apresenta as 5 variáveis que deram origem aos dois fatores comuns e a matriz de correlações das variáveis com os fatores, rotacionada pelo método Varimax com normalização de Kaiser.

Tabela 22 - Matriz das correlações do construto desempenho Variável F1 F2 DC1 0,8334 -0,0327 DC2 -0,8736 -0,1870 DPI2 0,1695 0,8724 DPI3 0,0970 0,9028 DIA5 0,6899 0,2642

As correlações da Tabela 22 indicam as variáveis mais correlacionadas com cada fator e, consequentemente entre si. O fator 1 está correlacionado positivamente com as variáveis DC1 e DIA5 e negativamente com DC2. Este fator mostra que as empresas se preocuparam em aumentar a participação no mercado e diminuir o tempo de introdução de novos produtos e isso pode ter tirado o foco de atender outras necessidades dos clientes. Este fator explica cerca de 47,99% da variância total do conjunto original.

O fator 2 está correlacionado positivamente com as variáveis DPI2 e DPI3, que indicam a preocupação com os estoques e atendimentos dos pedidos e prazos de entrega. Este fator explica 25,09% da variância total do conjunto original.

O resultado aponta na direção de que as variáveis DC1 e DIA5, DC2, DPI2 e DPI3 representam o construto desempenho para as empresas da amostra e confirma a hipótese 2.

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